• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.4
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• pp.299-306
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• 2012

To fulfill the complex user requirement, composition web service comprised of existing services is considered from the efficient and reusable point of view instead of making entirely new web service. However, with the growing the number of web services which provide the same functionality but differ in quality value, the service composition becomes a decision problem on which component services should be selected such that end-to-end QoS constraints by the client and overall QoS of the composition service are satisfied. QoS of service aspects is a determinant factor for selecting the services, since the performance of the composed service is determined by the performance of the involved component web service. In this paper, hybrid genetic algorithm is presented to select component services to take part in the QoS-aware composition. The local search method is used to be combined with the genetic algorithm to improve the individuals (component service) in population as well as composed service. The paper also presents a set of experiments conducted to evaluate the efficiency of selection algorithm using the real web service data.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.169.2-169.2
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• 2012

암 관련 유전자를 후성유전학적으로 제어하는 방법에는 miRNA, DNA 메틸화, 그리고 히스톤 단백질의 변형에 의해서 가능하다. 그러나 후성유전학적 방법을 통해서 암 관련 유전자를 제어하기 위해서는 첫째, 한 유전자에 여러 miRNA들에 의해서 조절되기 때문에 선택의 문제가 있으며, 둘째, 암 관련 유전자를 제어하는 DNA 메틸화 패턴이 다양하며, 셋째, 히스톤 단백질의 변형 자체가 다양하며 각 유전자에 대한 히스톤 변형의 특이성이 있다. 따라서 후성유전학 기반 하에서 암 관련 유전자를 제어하기 위해서는 시스템 수준에서의 접근이 바람직하다. 본 연구에서는 암 관련 유전자의 네트워크를 구축하고, 이 네트워크를 기반으로 암 유전자를 제어하는 miRNA에 최우선 순위를 부여하는 방법, 암 유전자의 DNA 메틸화 모티프 패턴을 분석하는 방법, 히스톤 변형과 암 관련유전자의 상관관계를 분석하는 방법을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.2 no.3
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• pp.174-179
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• 2007

In this paper, we present a optimal module selection using genetic algorithm under the power, area, delay constraint. The proposed algorithm use the way of optimal module selection it will be able to minimize power consumption. In the comparison and experimental results, The proposed application algorithm reduce maximum power saving up to 26.9% comparing to previous non application algorithm, and reduce minimum power saving up to 9.0%. It also show the average power saving up to 15.525% and proved the power saving efficiency.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1993.04a
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• pp.81-81
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• 1993

Reverse transcriptase가 유도되는 것을 SDS-PAGE 및 효소활성 분석으로 확인할 수 있었으며 효소의 정제를 위한 예비실험으로 ammonium sulfate 및 DEAE cellulose ion exchange chromatorgraphy를 시행하였을 때 specific activity의 증가를 보여주므로서 reverse transcriptase의 분자클로닝 후 발현된 효소가 활성을 갖고 있음을 알 수 있었다. pMAL; cRI 재조합 유전자에 있는 protease의 유전자 발현을 유도했을 때 E. coli세포의 성장에 toxic하게 작용함을 관찰할 수 있었다. 이는 발현된 protease가 E. coil의 번식에 영향을 주는 것으로 믿어지며 Protease의 유전자 발현을 위한 host의 선택, inducer의 첨가시간 등 실험조건의 확립이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.2365-2370
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• 2010

The method of cancer classification based on microarray could contribute to being accurate cancer classification by finding differently expressing gene pattern statistically according to a cancer type. Therefore, the process to select a closely related informative gene with a particular cancer classification to classify cancer using present microarray technology with effect is essential. In this paper, the system can detect marker genes to likely express the most differentially explaining the effects of cancer using ovarian cancer microarray data. And it compare and analyze a performance of classification of the proposed system with it of established microarray system using multi-perceptron neural network layer. Microarray data set including marker gene that are selected using ANOVA method represent the highest classification accuracy of 98.61%, which show that it improve classification performance than established microarray system.

• Journal of the East Asian Society of Dietary Life
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• v.19 no.1
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• pp.17-24
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• 2009

최근 유전자 변형 기술에 의해 제조된 식품에 대한 소비자들의 관심과 주의가 높아지고 유전자 변형 식품 생산과 판매는 국내는 물론 국제통상과 식품산업에 막대한 영향을 끼치고 있다. 본 연구는 이런 산업내의 변화에 맞추어 유전자 변형 기술에 의해 제조된 빵에 대한 일본 소비자들의 지각과 행동적 특성을 제시하는데 있다. 차별화된 유전자 변형에의 창출된 이익에 대한 일본 소비자들의 반응과 선택을 conjoint 분석을 사용하여 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 목적은 유전자 변형 기술에 의해 창출되는 다양한 종류의 이익으로 차별화 된 GM 식품의 상품화의 실행 가능성을 평가하는데 있다. 연구 결과에 의하면 일본 소비자들은 유전자 변형에 의해 영양적 요소가 강화된 상품에 큰 관심을 보였고, 유전자 변형 식품이 주는 소비자 이익에 생산자 이익보다 높은 프리미엄을 지불할 의사가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.736-738
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• 2003

수천 개의 유전자 발현 정보를 가지고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 대량의 생물정보를 빠른 시간 내에 분석하는 것이 가능하게 되었다. 유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링 방법은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 집단내의 유전자들의 기능을 밝히거나, 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 데이터를 분석하기 위한 퍼지 클러스터링 방법과 이를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하여 클러스터를 생성하고, 클러스터 결과를 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법을 사용하여 비교 평가한다. 베이지안 검증 방법은 각 유전자의 클러스터 멤버쉽을 확률로 이용하여 각 클러스터에 속할 확률을 계산하고, 이 값을 가장 크게 해주는 클러스터 집단을 선택한다. 이 방법은 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과는 달리 클러스터 수에 무관한 평가가 가능한 장점을 가지고 있다. Serum과 Yeast 데이터에 대한 실험 결과, 베이지안 검증 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.292-293
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• 2008

많은 분야에서 최적의 기준을 바탕으로 특징들의 부분집합을 선택하는 문제들이 핵심 요소로 작용하고 있다. 다양한 특징들의 부분집합 중에서 가능한 한 가장 성능이 우수한 특징들의 부분집합을 선택하기 위해서는 특징선택 방법이 알고리즘과 적용분야들을 고려해야한다. 이 논문에서는 특징선택을 위해서 서로 다른 두 종류의 최적화 문제를 탐색하는 방법을 제안하고, 그 결과를 실험으로 보여준다.

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2003.06a
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• pp.48-48
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• 2003

본 실험은 spermatogonia 단계에 발현하는 유전자를 찾기 위하여 suppression subtractive hybridization를 수행하였다. 기존에 mouse에서는 spermatogonia 특이적인 유전자들이 밝혀져 있기 때문에 pig에 특이적인 유전자를 찾기 위하여 pig 250days testis와 pig 60days testis를 재료로 하여 실험하였다. SSH를 통하여 254days testis에 특이적으로 발현되는 후보유전자를 7개 찾았고 25days testis와 60days testis 의 Northern blot을 통하여 25days에 과발현하고 60days에 발현의 양이 대폭 줄어드는 spermatogonia 유전자로 생각되는 후보유전자 2개를 선택하여 pig tissue northern blot, genomic DNA southern blot, RT-PCR 그리고 In-situ hybridization을 수행하였다. Tissue northern blot과 RT-PCR을 통하여 후보자 1번은 간과 폐, 난소, 정소에서 발현하고, 후보유전자 15번은 난소와 정소에서만 특이적으로 발현함을 알았다. DNA sequence analysis와 NCBI Blast search를 통하여 후보자 1번은 다른 종에서 밝혀진 유전자였고 후보유전자 15번은 어느 종에서도 밝혀지지 않은 새로운 유전자였다. Degenerated primer를 통하여 후보자 1번의 pig full sequence를 밝히고 NCBI에 등록하였다. 그리고 In-situ hybridization을 통하여 후보유전자득이 20일째 testis의 Leydic cell에서 많이 발현되고 adult testis에서는 발현이 감소하는 결과를 얻었다. 이것으로 보아 위의 두 후보유전자는 spermatogonia에 직접 관련된 유전자이기 보다는 spermatogonia의 발달에 영향을 주는 leydic cell 특이발현을 가진 유전자로 사료되어진다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.12
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• pp.2259-2264
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• 2008

Significant genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. In this paper, first the system can detect informative genes by similarity scale combination method being proposed in this paper after normalizing data with methods that are the most widely used among several normalization methods proposed the while. And it compare and analyze a performance of each of normalization methods with multi-perceptron neural network layer. The Result classifying in Multi-Perceptron neural network classifier for selected 200 genes using combination of PC(Pearson correlation coefficient) and ED(Euclidean distance coefficient) after Lowess normalization represented the improved classification performance of 98.84%.